6月2日晚間，NVIDIA CEO黃仁勛在中國臺(tái)灣大學(xué)綜合體育館發(fā)表主題為“開啟產(chǎn)業(yè)革命的全新時(shí)代”的主題演講。

在長達(dá)兩個(gè)小時(shí)的發(fā)言中，黃仁勛梳理并介紹了NVIDIA如何推動(dòng)人工智能（AI）演進(jìn)，以及AI如何變革工業(yè)。

同時(shí)，他還宣布，Blackwell芯片現(xiàn)已開始投產(chǎn)，2025年將會(huì)推出Blackwell Ultra GPU芯片。下一代AI平臺(tái)名為“Rubin”，將集成HBM4內(nèi)存，將于2026年發(fā)布。

過去十年，計(jì)算成本降低了100萬倍

計(jì)算機(jī)行業(yè)發(fā)展至今已有 60 年的歷史。從IBM System 360 引入了中央處理單元、通用計(jì)算、通過操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)硬件和軟件的分離、多任務(wù)處理、IO子系統(tǒng)、DMA以及今天使用的各種技術(shù)。

架構(gòu)兼容性、向后兼容性、系列兼容性，所有今天對(duì)計(jì)算機(jī)了解的東西，大部分在1964 年就已經(jīng)描述出來了。PC 革命使計(jì)算民主化，把它放在了每個(gè)人的手中和家中。

2007 年，iPhone 引入了移動(dòng)計(jì)算，把計(jì)算機(jī)放進(jìn)了我們的口袋。從那時(shí)起，一切都在連接并隨時(shí)運(yùn)行通過移動(dòng)云。

這 60 年來，我們只見證了兩三次，確實(shí)不多，其實(shí)就兩三次，主要的技術(shù)變革，計(jì)算的兩三次構(gòu)造轉(zhuǎn)變，而我們即將再次見證這一切的發(fā)生，即GPU（圖形處理器）所帶來的加速計(jì)算。

黃仁勛表示，計(jì)算機(jī)行業(yè)在中央處理器（CPU）上運(yùn)行的引擎，其性能擴(kuò)展速度已經(jīng)大大降低。但我們必須做的計(jì)算量，仍然在以指數(shù)級(jí)的速度增長，如果所需的性能沒有如此增長，那么行業(yè)將經(jīng)歷計(jì)算的通貨膨脹。和計(jì)算成本的提升。

他指出，有一種更好的方法增強(qiáng)計(jì)算機(jī)的處理性能，減輕CPU的負(fù)擔(dān)，那便是通過專用處理器，來實(shí)現(xiàn)了對(duì)于密集型應(yīng)用程序的加速。

“現(xiàn)在，隨著CPU擴(kuò)展速度放緩，最終基本停止，我們應(yīng)該加快讓每一個(gè)處理密集型應(yīng)用程序都得到加速，每個(gè)數(shù)據(jù)中心也肯定會(huì)得到加速，加速計(jì)算是非常明智的，這是很普通的常識(shí)。”黃仁勛表示。

他指出，計(jì)算機(jī)圖形學(xué)是一門完全可以并行操作的學(xué)科。計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、圖像處理、物理模擬、組合優(yōu)化、圖形處理、數(shù)據(jù)庫處理，以及深度學(xué)習(xí)中非常著名的線性代數(shù)，許多類型的算法都非常適合通過并行處理來加速。

“通過結(jié)合GPU和CPU可以加速計(jì)算，我們可以讓計(jì)算速度加快100倍，但功耗只增加了大約3倍，成本只增加了約 50%。”

黃仁勛表示，NVIDIA在 PC 行業(yè)一直這樣做，比如在1000 美元 PC 上加一個(gè) 500 美元 GeForce GPU，性能會(huì)大幅提升。

在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，NVIDIA也是這樣做的，10億美元的數(shù)據(jù)中心增加了5億美元的GPU，它一下子變成了AI工廠。通過加速運(yùn)算，還可以節(jié)省成本和能源。

黃仁勛指出，每一次加快應(yīng)用程序的速度，計(jì)算成本就會(huì)下降，速度上升100倍，就可以節(jié)省96%、97%、98%的成本。在過去十年間，一種特定算法的邊際計(jì)算成本降低了100萬倍。

“現(xiàn)在我們得以用互聯(lián)網(wǎng)上所有數(shù)據(jù)來訓(xùn)練大語言模型。人工智能出現(xiàn)成為可能，是因?yàn)槲覀兿嘈烹S著計(jì)算變得越來越便宜，將會(huì)有人找到很好的用途。”

NVIDIA推動(dòng)了大語言模型的誕生

黃仁勛強(qiáng)調(diào)，加速計(jì)算確實(shí)帶來了非凡的成果，但它并不容易。原因是因?yàn)檫@非常難。沒有一種軟件可以通過C編譯器運(yùn)行，突然間應(yīng)用程序就快了100倍。這甚至不合邏輯。如果可以做到這一點(diǎn)，他們?cè)缇透脑?CPU了。

因此，對(duì)于NVIDIA來說，必須重寫軟件，這是最難的部分。軟件必須完全重寫，以便能夠重新表達(dá)在 CPU 上編寫的算法，使其能夠被加速、卸載并行運(yùn)行。這種計(jì)算機(jī)科學(xué)的改變極其困難。

為了推動(dòng)GPU所能夠帶來的計(jì)算加速，NVIDIA在2012年后改變了GPU的架構(gòu)，采用Tensor Core（張量計(jì)算單元），并推出了一種協(xié)助“CPU任務(wù)分發(fā)+GPU并行處理”的編程模型/平臺(tái)——CUDA，用于加速GPU和CPU之間的計(jì)算。?

可以說，CUDA 增強(qiáng)了 CPU，卸載并加速了專用處理器可以更好完成的工作。

隨后，黃仁勛花了較大篇幅來強(qiáng)調(diào)NVIDIA運(yùn)算平臺(tái)CUDA的重要性。黃仁勛表示，作為使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的平臺(tái)，CUDA顯著推動(dòng)了計(jì)算機(jī)科學(xué)在近20年內(nèi)的進(jìn)展。現(xiàn)在，全球已有500萬名CUDA開發(fā)者。

黃仁勛指出，CUDA已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了“良性循環(huán)”，能夠在運(yùn)算基礎(chǔ)不斷增長的情況下，擴(kuò)大生態(tài)系統(tǒng)，令成本不斷下降。

“這將促使更多的開發(fā)人員提出更多的想法，帶來更多的需求實(shí)驗(yàn)，成為偉大事業(yè)的開端?！?/p>

在CUDA之后，NVIDIA還發(fā)明了NVLink（一種總線及其通信協(xié)議），然后是TensorRT、NCCL，收購了Mellanox，推出TensorRT-ML、Triton推理服務(wù)器，所有這些都整合在一臺(tái)全新的計(jì)算機(jī)上，助力了生成式AI的誕生。

“當(dāng)時(shí)沒人理解這件事（推出CUDA，并使得NVIDIA GPU支持CUDA），我也不認(rèn)為會(huì)有人來買，當(dāng)時(shí)我們?cè)贕TC大會(huì)上宣布了這件事，舊金山的一家小公司OpenAI看到了，他們便要我給他們送去一臺(tái)?！?/p>

黃仁勛表示，2016年，NVIDIA向OpenAI交付了第一臺(tái)DGX超級(jí)計(jì)算機(jī)，隨后繼續(xù)擴(kuò)展超級(jí)計(jì)算機(jī)的能力，以便訓(xùn)練大量數(shù)據(jù)。

2022年11月，基于成千上萬的NVIDIAGPU加速卡，OpenAI推出了ChatGPT，并在5天內(nèi)收獲了上百萬名用戶。

加速新的工業(yè)革命

黃仁勛表示，生成式人工智能的崛起，意味著我們可以學(xué)習(xí)并模擬物理現(xiàn)象，讓人工智能模型理解并生成物理世界的各種現(xiàn)象。我們不再局限于縮小范圍進(jìn)行過濾，而是通過生成的方式探索無限可能。

如今，我們幾乎可以為任何有價(jià)值的事物生成Token，無論是汽車的轉(zhuǎn)向盤控制、機(jī)械臂的關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)，還是我們目前能夠?qū)W習(xí)的任何知識(shí)。因此，我們所處的已不僅僅是一個(gè)人工智能時(shí)代，而是一個(gè)生成式人工智能引領(lǐng)的新紀(jì)元。

更重要的是，NVIDIA最初作為超級(jí)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)的設(shè)備，如今已經(jīng)演化為一個(gè)高效運(yùn)轉(zhuǎn)的人工智能數(shù)據(jù)中心。

它不斷地產(chǎn)出，不僅生成Token，更是一個(gè)創(chuàng)造價(jià)值的人工智能工廠。這個(gè)人工智能工廠正在生成、創(chuàng)造和生產(chǎn)具有巨大市場潛力的新商品。

“正如19世紀(jì)末尼古拉·特斯拉（Nikola Tesla）發(fā)明了交流發(fā)電機(jī)，為我們帶來了源源不斷的電子，NVIDIA的人工智能生成器也正在源源不斷地產(chǎn)生具有無限可能性的Token。這兩者都有巨大的市場機(jī)會(huì)，有望在每個(gè)行業(yè)掀起變革。這確實(shí)是一場新的工業(yè)革命！”

黃仁勛興奮的說道：“價(jià)值3萬億美元的IT行業(yè)，即將催生出能夠直接服務(wù)于100萬億美元產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新成果。它不再僅僅是信息存儲(chǔ)或數(shù)據(jù)處理的工具，而是每個(gè)行業(yè)生成智能的引擎。這將成為一種新型的制造業(yè)，但它并非傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)制造業(yè)，而是利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行制造的全新模式。這樣的變革以前從未發(fā)生過，這確實(shí)是一件令人矚目的非凡之事?！?/p>

Blackwell已投產(chǎn)，2026年推出Rubin GPU

在今年3月的GTC2024大會(huì)，NVIDIA正式發(fā)布了面向下一代數(shù)據(jù)中心和人工智能應(yīng)用的Blackwell GPU，時(shí)隔僅不到3個(gè)月，在此次的臺(tái)大演講當(dāng)中，黃仁勛就披露了下一代的Blackwell Ultra GPU和再下一代的Rubin GPU。

據(jù)介紹，目前Blackwell芯片已經(jīng)開始投產(chǎn)，它是當(dāng)今世界上最復(fù)雜、性能最高的計(jì)算芯片。相比八年前的Pascal芯片，Blackwell芯片的AI算力提升了1000倍。

黃仁勛表示，NVIDIA在8年時(shí)間里，計(jì)算能力、浮點(diǎn)運(yùn)算以及人工智能浮點(diǎn)運(yùn)算能力增長了1000倍。這樣的增長速度，幾乎超越了摩爾定律在最佳時(shí)期的增長。

此外，相比八年前的Pascal芯片，Blackwell芯片用于訓(xùn)練GPT-4模型（2萬億參數(shù)和8萬億Token）訓(xùn)練的能耗下降了350倍。

黃仁勛解釋稱，如果使用Pascal進(jìn)行同樣的（GPT-4模型）訓(xùn)練，它將消耗高達(dá)1000吉瓦時(shí)的能量。

這意味著需要一個(gè)吉瓦數(shù)據(jù)中心來支持，但世界上并不存在這樣的數(shù)據(jù)中心。即便存在，它也需要連續(xù)運(yùn)行一個(gè)月的時(shí)間。而如果是一個(gè)100兆瓦的數(shù)據(jù)中心，那么訓(xùn)練時(shí)間將長達(dá)一年。

然而，利用Blackwell進(jìn)行訓(xùn)練，則可以將原本需要高達(dá)1000吉瓦時(shí)的能量降低到僅需3吉瓦時(shí)，這一成就無疑是令人震驚的突破。

想象一下，使用1000個(gè)GPU，它們所消耗的能量竟然只相當(dāng)于一杯咖啡的熱量。而10,000個(gè)GPU，更是只需短短10天左右的時(shí)間就能完成同等任務(wù)。

Blackwell不僅適用于推理，其在Token生成性能上的提升更是令人矚目。在

Pascal時(shí)代，生成每個(gè)Token消耗的能量高達(dá)17,000焦耳，這大約相當(dāng)于兩個(gè)燈泡運(yùn)行兩天的能量。而生成一個(gè)GPT-4的Token，幾乎需要兩個(gè)200瓦特的燈泡持續(xù)運(yùn)行兩天。

考慮到生成一個(gè)單詞大約需要3個(gè)Token，這確實(shí)是一個(gè)巨大的能量消耗。

現(xiàn)在的情況已經(jīng)截然不同，Blackwell的推出使得生成每個(gè)Token只需消耗0.4焦耳的能量，以驚人的速度和極低的能耗進(jìn)行Token生成。

相比Pascal的Token生成能耗降低了約350倍，這無疑是一個(gè)巨大的飛躍。

但即使如此，NVIDIA仍不滿足，為了更大的突破，在推出整合Blackwell芯片的DGX系統(tǒng)的同時(shí)，NVIDIA還在持續(xù)研發(fā)新一代的GPU。

黃仁勛透露，NVIDIA將會(huì)在2025年推出增強(qiáng)版的Blackwell Ultra GPU（8S HBM3e 12H）。

在2026年，NVIDIA還將推出再下一代的Rubin GPU，將集成8顆HBM4，隨后在2027年，將推出Rubin Ultra GPU，將集成12顆HBM4版本。

根據(jù)外媒wccftech介紹，Rubin GPU將采用4x光罩設(shè)計(jì)，并將使用臺(tái)積電3nm制程，以及CoWoS-L封裝技術(shù)。

“在此展示的所有的新的芯片都處于全面開發(fā)階段，確保每一個(gè)細(xì)節(jié)都經(jīng)過精心打磨。我們的更新節(jié)奏依然是一年一次，始終追求技術(shù)的極致，同時(shí)確保所有產(chǎn)品都保持100%的架構(gòu)兼容性?！秉S仁勛說道。

生成式AI加速以太網(wǎng)

但對(duì)于新的基于AI的工業(yè)革命來說，光有AI算力的提升這還不足以滿足需求，特別是對(duì)于大型人工智能工廠來說更是如此，因此還必須使用高速網(wǎng)絡(luò)將這些人工智能工廠連接起來。

對(duì)此，NVIDIA推出了兩種網(wǎng)絡(luò)選擇：InfiniBand和以太網(wǎng)。

其中，InfiniBand已經(jīng)在全球各地的超級(jí)計(jì)算和人工智能工廠中廣泛使用，并且增長迅速。然而，并非每個(gè)數(shù)據(jù)中心都能直接使用InfiniBand，因?yàn)楹芏嗥髽I(yè)在以太網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)上進(jìn)行了大量投資，而且管理InfiniBand交換機(jī)和網(wǎng)絡(luò)確實(shí)需要一定的專業(yè)知識(shí)和技術(shù)。

因此，NVIDIA的解決方案是將InfiniBand的性能帶到以太網(wǎng)架構(gòu)中，這并非易事。

原因在于，每個(gè)節(jié)點(diǎn)、每臺(tái)計(jì)算機(jī)通常與互聯(lián)網(wǎng)上的不同用戶相連，但大多數(shù)通信實(shí)際上發(fā)生在數(shù)據(jù)中心內(nèi)部，即數(shù)據(jù)中心與互聯(lián)網(wǎng)另一端用戶之間的數(shù)據(jù)傳輸。

然而，在人工智能工廠的深度學(xué)習(xí)場景下，GPU并不是與互聯(lián)網(wǎng)上的用戶進(jìn)行通信，而是彼此之間進(jìn)行頻繁的、密集的數(shù)據(jù)交換。

它們相互通信是因?yàn)樗鼈兌荚谑占糠纸Y(jié)果。然后它們必須將這些部分結(jié)果進(jìn)行規(guī)約（reduce）并重新分配（redistribute）。

這種通信模式的特點(diǎn)是高度突發(fā)性的流量。重要的不是平均吞吐量，而是最后一個(gè)到達(dá)的數(shù)據(jù)，因?yàn)槿绻阏趶乃腥四抢锸占糠纸Y(jié)果，并且我試圖接收你所有的部分結(jié)果，如果最后一個(gè)數(shù)據(jù)包晚到了，那么整個(gè)操作就會(huì)延遲。對(duì)于人工智能工廠而言，延遲是一個(gè)至關(guān)重要的問題。

所以，NVIDIA關(guān)注的焦點(diǎn)并非平均吞吐量，而是確保最后一個(gè)數(shù)據(jù)包能夠準(zhǔn)時(shí)、無誤地抵達(dá)。

然而，傳統(tǒng)的以太網(wǎng)并未針對(duì)這種高度同步化、低延遲的需求進(jìn)行優(yōu)化。為了滿足這一需求，我們創(chuàng)造性地設(shè)計(jì)了一個(gè)端到端的架構(gòu)，使NIC（網(wǎng)絡(luò)接口卡）和交換機(jī)能夠通信。

為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，NVIDIA采用了四種關(guān)鍵技術(shù)：

第一，NVIDIA擁有業(yè)界領(lǐng)先的RDMA（遠(yuǎn)程直接內(nèi)存訪問）技術(shù)。

現(xiàn)在，我們有了以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)級(jí)別的RDMA，它的表現(xiàn)非常出色；

第二，引入了擁塞控制機(jī)制。

交換機(jī)具備實(shí)時(shí)遙測功能，能夠迅速識(shí)別并響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中的擁塞情況。

當(dāng)GPU或NIC發(fā)送的數(shù)據(jù)量過大時(shí)，交換機(jī)會(huì)立即發(fā)出信號(hào)，告知它們減緩發(fā)送速率，從而有效避免網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)的產(chǎn)生。

第三，采用了自適應(yīng)路由技術(shù)。

傳統(tǒng)以太網(wǎng)按固定順序傳輸數(shù)據(jù)，但在NVIDIA的架構(gòu)中，其能夠根據(jù)實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)狀況進(jìn)行靈活調(diào)整。當(dāng)

發(fā)現(xiàn)擁塞或某些端口空閑時(shí)，可以將數(shù)據(jù)包發(fā)送到這些空閑端口，再由另一端的Bluefield設(shè)備重新排序，確保數(shù)據(jù)按正確順序返回。

這種自適應(yīng)路由技術(shù)極大地提高了網(wǎng)絡(luò)的靈活性和效率。

第四，實(shí)施了噪聲隔離技術(shù)。

在數(shù)據(jù)中心中，多個(gè)模型同時(shí)訓(xùn)練產(chǎn)生的噪聲和流量可能會(huì)相互干擾，并導(dǎo)致抖動(dòng)。NVIDIA的噪聲隔離技術(shù)能夠有效地隔離這些噪聲，確保關(guān)鍵數(shù)據(jù)包的傳輸不受影響。

通過采用這些技術(shù)，NVIDIA成功地為人工智能工廠提供了高性能、低延遲的網(wǎng)絡(luò)解決方案。

在價(jià)值高達(dá)數(shù)十億美元的數(shù)據(jù)中心中，如果網(wǎng)絡(luò)利用率提升40%而訓(xùn)練時(shí)間縮短20%，這實(shí)際上意味著價(jià)值50億美元的數(shù)據(jù)中心在性能上等同于一個(gè)60億美元的數(shù)據(jù)中心，揭示了網(wǎng)絡(luò)性能對(duì)整體成本效益的顯著影響。

幸運(yùn)的是，帶有Spectrum X的以太網(wǎng)技術(shù)正是NVIDIA實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵，它大大提高了網(wǎng)絡(luò)性能，使得網(wǎng)絡(luò)成本相對(duì)于整個(gè)數(shù)據(jù)中心而言幾乎可以忽略不計(jì)。這無疑是NVIDIA在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域取得的一大成就。

目前NVIDIA已經(jīng)擁有一系列強(qiáng)大的以太網(wǎng)產(chǎn)品線，其中最引人注目的是Spectrum X800。

這款設(shè)備以每秒51.2 TB的速度和256路徑（radix）的支持能力，為成千上萬的GPU提供了高效的網(wǎng)絡(luò)連接。

接下來，我們計(jì)劃一年后推出X800 Ultra，它將支持高達(dá)512路徑的512 radix，進(jìn)一步提升了網(wǎng)絡(luò)容量和性能。

X 1600則是為更大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)的，能夠滿足數(shù)百萬個(gè)GPU的通信需求。

黃仁勛強(qiáng)調(diào)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，數(shù)百萬個(gè)GPU的數(shù)據(jù)中心時(shí)代已經(jīng)指日可待。這一趨勢的背后有著深刻的原因。

一方面，我們渴望訓(xùn)練更大、更復(fù)雜的模型；但更重要的是，未來的互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)交互將越來越多地依賴于云端的生成式人工智能。這些人工智能將與我們一起工作、互動(dòng)，生成視頻、圖像、文本甚至數(shù)字人。

因此，我們與計(jì)算機(jī)的每一次交互幾乎都離不開生成式人工智能的參與。并且總是有一個(gè)生成式人工智能與之相連，其中一些在本地運(yùn)行，一些在你的設(shè)備上運(yùn)行，很多可能在云端運(yùn)行。這些生成式人工智能不僅具備強(qiáng)大的推理能力，還能對(duì)答案進(jìn)行迭代優(yōu)化，以提高答案的質(zhì)量。這意味著我們未來將產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)生成需求。

NVIDIA還宣布，包括華碩、技嘉、鴻佰科技、英業(yè)達(dá)、和碩、云達(dá)科技、美超威、緯創(chuàng)及緯穎、永擎電子等將利用NVIDIA的GPU與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，推出云端、本地端、嵌入式與邊緣AI系統(tǒng)。

AI機(jī)器人時(shí)代已經(jīng)到來

展望未來，機(jī)器人技術(shù)將不再是一個(gè)遙不可及的概念，而是日益融入我們的日常生活。

當(dāng)提及機(jī)器人技術(shù)時(shí)，人們往往會(huì)聯(lián)想到人形機(jī)器人，但實(shí)際上，它的應(yīng)用遠(yuǎn)不止于此。

機(jī)械化將成為常態(tài)，工廠將全面實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，機(jī)器人將協(xié)同工作，制造出一系列機(jī)械化產(chǎn)品。它們之間的互動(dòng)將更加密切，共同創(chuàng)造出一個(gè)高度自動(dòng)化的生產(chǎn)環(huán)境。

黃仁勛指出：“結(jié)合AI的機(jī)器人時(shí)代已經(jīng)到來。有朝一日，移動(dòng)的物體都將實(shí)現(xiàn)自主運(yùn)行。我們正致力于通過推進(jìn)NVIDIA機(jī)器人堆棧的發(fā)展，來加速生成式物理AI，其中包括用于仿真應(yīng)用的 Omniverse、Project GR00T人形機(jī)器人基礎(chǔ)模型，以及Jetson Thor機(jī)器人計(jì)算平臺(tái)等?！?/p>

基于此，NVIDIA宣布，比亞迪電子、西門子、泰瑞達(dá)和 Alphabet 旗下公司Intrinsic等全球十多家機(jī)器人企業(yè)，正在采用NVIDIA的機(jī)器人平臺(tái)NVIDIA Isaac研究、開發(fā)和生產(chǎn)下一代 AI 賦能的自主機(jī)器和機(jī)器人，以此提高工廠、倉庫和配送中心的工作效率，使機(jī)器人的人類同事更安全地工作，并使機(jī)器人成為執(zhí)行重復(fù)性或超精密任務(wù)的智能助手。

未來，工廠內(nèi)的機(jī)器人將成為主流，它們將制造所有的產(chǎn)品，其中兩個(gè)高產(chǎn)量機(jī)器人產(chǎn)品尤為引人注目：一個(gè)是自動(dòng)駕駛汽車或具備高度自主能力的汽車；另一個(gè)則可能是由機(jī)器人工廠高產(chǎn)量制造的產(chǎn)品是人形機(jī)器人。

?在自動(dòng)駕駛汽車方面，NVIDIA宣布，明年計(jì)劃計(jì)劃與梅賽德斯-奔馳車隊(duì)攜手，隨后在2026年與捷豹路虎（JLR）車隊(duì)合作。

NVIDIA提供完整的解決方案堆棧，但客戶可根據(jù)需求選擇其中的任何部分或?qū)蛹?jí)，因?yàn)檎麄€(gè)驅(qū)動(dòng)堆棧都是開放和靈活的。

在人形機(jī)器人方面，黃仁勛表示:“近年來，在認(rèn)知能力和世界理解能力方面取得了巨大突破，這一領(lǐng)域的發(fā)展前景令人期待。我對(duì)人形機(jī)器人特別興奮，因?yàn)樗鼈冏钣锌赡苓m應(yīng)我們?yōu)槿祟愃鶚?gòu)建的世界。與其他類型的機(jī)器人相比，訓(xùn)練人形機(jī)器人需要大量的數(shù)據(jù)。由于我們擁有相似的體型，通過演示和視頻能力提供的大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)將極具價(jià)值。因此，我們預(yù)計(jì)這一領(lǐng)域?qū)⑷〉蔑@著的進(jìn)步?！?/p>

黃仁勛還提出“數(shù)字人類”（digital humans）的概念，稱“數(shù)字人類是我們的愿景”，可應(yīng)用在客服、廣告及電玩游戲等產(chǎn)業(yè)。

將加碼AI PC市場？

在演講中，黃仁勛還披露了NVIDIA進(jìn)軍AI PC的企圖心。黃仁勛強(qiáng)調(diào)，NVIDIA在每一個(gè) RTX GPU 中安裝了張量核心處理器，因此也可以理解為，現(xiàn)在全球有 1 億臺(tái)基于 GeForce RTX 的AI PC，有超過200款搭載NVIDIA芯片的RTX AI PC，包括華碩、微星等PC品牌廠商都是合作伙伴。

在本次 Computex 2024展會(huì)上，NVIDIA將展示四款新的令人驚嘆的筆記本電腦。

黃仁勛表示:“它們都能夠運(yùn)行AI，運(yùn)行由AI增強(qiáng)的應(yīng)用程序。未來的PC 將成為一個(gè)AI，它將不斷在后臺(tái)幫助你、協(xié)助你。你所有的照片編輯、寫作工具、你使用的一切工具都將由AI增強(qiáng)。你的PC還將托管帶有數(shù)字人類的 AI 應(yīng)用程序。因此，AI 將在不同的方式中表現(xiàn)出來并被用于PC中。PC 將成為非常重要的 AI 平臺(tái)。”

值得注意的是，近期業(yè)內(nèi)有傳言稱，NVIDIA正準(zhǔn)備推出一款將下一代 Arm Cortex CPU內(nèi)核與其 Blackwell GPU內(nèi)核相結(jié)合的芯片，主要面向Windows on Arm的AI PC設(shè)備領(lǐng)域。

考慮到目前NVIDIA在云端人工智能領(lǐng)域的統(tǒng)治地位，在生成式AI開始從云端進(jìn)入到邊緣端的趨勢之下，NVIDIA希望憑借其強(qiáng)大的GPU能力以及近年來在自研Grace Arm CPU上積累的經(jīng)驗(yàn)，以及期與PC制造商和服務(wù)器廠商多年來的深度合作，進(jìn)入Arm Windows PC市場無疑一個(gè)市場機(jī)遇，特別是在PC市場正面臨生成式AI PC所帶來的換機(jī)潮的背景之下。

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